3月17日,在美国加州圣何塞举行的2026年GTC大会上,英伟达宣布携手比亚迪、吉利、五十铃与日产等头部车企,合作基于NVIDIA DRIVE Hyperion平台打造L4级自动驾驶汽车。

比亚迪、吉利和日产正基于NVIDIA DRIVE Hyperion量产级计算与传感器架构,开发下一代L4级自动驾驶项目。同时,五十铃与TIERIV也正在利用该平台的核心组件DRIVE AGX Thor芯片开发L4级自动驾驶巴士。
在出行服务领域,NVIDIA正推动软件定义自动驾驶出租车(Robotaxi)的规模化应用。NVIDIA与Uber宣布扩大合作,计划到2028年在横跨四大洲的28个城市推出完全由NVIDIA DRIVE AV软件驱动的自动驾驶车队。
该计划将于2027年上半年在洛杉矶和旧金山湾区率先启动。此外,Bolt、Grab和Lyft等全球出行巨头也正在借助DRIVE Hyperion平台加速其自动驾驶业务布局。
在安全方面,英伟达为确保L4级系统的绝对安全,推出了Halos OS统一安全架构。该系统基于获得ASILD最高功能安全认证的Drive OS打造,采用三层架构整合了安全中间件与可部署应用,并内置了符合NCAP五星标准的的主动安全栈。
这一架构为基于推理的AI系统提供了汽车级的可靠性保障。包括广达、禾赛、法雷奥在内的多家生态伙伴目前已加入NVIDIA Halos AI系统检测实验室,共同维护自动驾驶的安全标准。
在软件算法层面,NVIDIA发布了重大升级版开源模型Alpamayo1.5。该模型能接收驾驶视频、导航指令甚至自然语言提示,随后输出带有推理逻辑的行驶轨迹。
通过这种交互式引导,开发人员可以直接通过文本设定驾驶约束条件。当车辆遇到罕见路况或复杂的人类行为时,该模型能通过场景重放和指令更新,帮助车辆更高效地学习并做出安全决策。
测试与验证是L4级自动驾驶落地的最后一道难关。为此,英伟达推出了基于3D高斯溅射技术的Omniverse NuRec。该技术能够直接导入真实世界的数据,快速重建并渲染出交互式的3D仿真场景。
这让开发者无需耗费大量时间和成本进行手动建模,即可对自动驾驶系统进行极限边缘场景(Edge Cases)的压力测试。保时捷研究中心、密歇根大学Mcity测试场等机构目前已率先将NuRec接入其研发工作流。
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本文通过机理分析探究窗框电泳流痕形成原因,建立温度-流痕模型识别关键影响因子,并针对关键因子开展实验,在此基础上优化烘干参数并采用动态温度补偿策略。机理分析发现,电泳后窗框辊边缝 隙因毛细虹吸作用积液,在烘干升温阶段(倾斜 30°)受重力影响滴落形成流痕;温度-流痕模型识别出预烘干温度、升温速率及倾斜角度为关键因子;实验显示温度低于 115℃时流痕率> 30%,125 ~ 135℃为 最佳控制窗口(流痕率< 0.7%),高于 135℃则因溶剂飞溅导致流痕重现;优化烘干参数(温度 (130±5)℃) 并采用动态温度补偿策略后,流痕发生率从 1.61 个 / 台降至 0.10 个 / 台。本研究提出的“倾斜结构流痕控 制模型”有效解决了窗框电泳流痕问题,为汽车涂装工艺提供了理论依据。
作者:吕元美 范海波 纪立家 李文鹏 王先静 郑子贵
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